可实时调校的智能外呼机器人的制作方法

本发明涉及外呼机器人技术领域，尤其涉及可实时调校的智能外呼机器人。

背景技术：

机器人(robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

当前信息技术高速发展，这也就带动了机器人产业的蓬勃发展，在外呼机器人场景中，传统的外呼机器人主要采用规则配置的方式，根据客户提供的话本脚本，通过关键词或者正则表达式等方式编写脚本中每个话本节点对应的规则，上线之后再根据实际外呼录音进行复盘再进行话本或者规则的调整，然而这样存在以下缺点：规则编写困难，难以覆盖各种未知情况；迭代调整速度慢，复盘需要大量时间精力。为此我们提出了可实时调校的智能外呼机器人。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的可实时调校的智能外呼机器人。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

可实时调校的智能外呼机器人，包括开发/测试阶段和上线阶段，所述开发/测试阶段由开发/测试人员通过电话向外呼机器人发起对话，而外呼机器人的回复则通过文字展示于一个调试界面上，所述开发/测试阶段包括以下流程：

a.开发/测试人员讲话，机器人接收到后识别意图并给出回复；

b.机器人的回复符合预期，直接进入e步骤，否则进入c步骤；

c.开发/测试人员输入指令通知机器人，上一轮的意图识别不正确，同时输入正确的意图编号；

d.机器人接收到正确意图指令之后，通过自动生成新规则/模型增量学习/强化学习等方式进行适配；

e.继续下一轮测试；

所述上线阶段是客户和外呼机器人全部交互都是通过电话完成，所述上线阶段包括以下流程：

a.客户讲话，机器人识别客户意图之后给出回复；

b.客户在听到机器人的回复后继续说话；

c.算法判断客户回应是否是对上一轮机器人说话的直接回应，如果是，则进入d环节，但无论是否是直接回应，外呼机器人都需要继续进行对话流程；

d.算法判断客户的回应是否是积极回应，如果是积极回应，则标识机器人的回复是这个节点下的一个正样本，否则标注为一个负样本；

e.通过在线学习的方式，自动调整这个节点意图识别的效果。

优选的，所述积极回应的定义包括两点，第一点：机器人发起提问，客户给出问题的答案，机器人给出建议，客户接受建议，第二点：机器人回答客户的问题，客户对回答表示满意。

与现有的技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过引入一种实时反馈学习机制，可以在呼叫的过程中动态进行配置的调整，在外呼机器人进入开发/测试阶段时，当遇到尚未被覆盖的话题，从而产生了不符合预期的机器人回复时，测试人员可以通过预设指令反馈给机器人，让机器人自动调整匹配算法从而学会该未知话本，同时，在外呼机器人正式上线之后，根据客户的回复内容，来判断机器人在上一轮的回复是否正确，并根据此动态调整机器人的话本，该发明降低了配置的难度，可达到边配置边测试的效果，同时还可以根据上线后的实际效果实时调整话本，降低人工复盘的成本。

附图说明

图1为本发明提出的可实时调校的智能外呼机器人的开发/测试阶段和上线阶段流程结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1，可实时调校的智能外呼机器人，包括开发/测试阶段和上线阶段，所述开发/测试阶段由开发/测试人员通过电话向外呼机器人发起对话，而外呼机器人的回复则通过文字展示于一个调试界面上，所述开发/测试阶段包括以下流程：

a.开发/测试人员讲话，机器人接收到后识别意图并给出回复；

b.机器人的回复符合预期，直接进入e步骤，否则进入c步骤；

c.开发/测试人员输入指令通知机器人，上一轮的意图识别不正确，同时输入正确的意图编号；

d.机器人接收到正确意图指令之后，通过自动生成新规则/模型增量学习/强化学习等方式进行适配；

e.继续下一轮测试；

所述上线阶段是客户和外呼机器人全部交互都是通过电话完成，所述上线阶段包括以下流程：

a.客户讲话，机器人识别客户意图之后给出回复；

b.客户在听到机器人的回复后继续说话；

c.算法判断客户回应是否是对上一轮机器人说话的直接回应，如果是，则进入d环节，但无论是否是直接回应，外呼机器人都需要继续进行对话流程；

d.算法判断客户的回应是否是积极回应，如果是积极回应，则标识机器人的回复是这个节点下的一个正样本，否则标注为一个负样本；

e.通过在线学习的方式，自动调整这个节点意图识别的效果。

积极回应的定义包括两点，第一点：机器人发起提问，客户给出问题的答案，机器人给出建议，客户接受建议，第二点：机器人回答客户的问题，客户对回答表示满意。

本实施例中，首先，本发明通过引入一种实时反馈学习机制，可以在呼叫的过程中动态进行配置的调整，在外呼机器人进入开发/测试阶段时，当遇到尚未被覆盖的话题，从而产生了不符合预期的机器人回复时，测试人员可以通过预设指令反馈给机器人，让机器人自动调整匹配算法从而学会该未知话本，同时，在外呼机器人正式上线之后，根据客户的回复内容，来判断机器人在上一轮的回复是否正确，并根据此动态调整机器人的话本，该发明降低了配置的难度，可达到边配置边测试的效果，同时还可以根据上线后的实际效果实时调整话本，降低人工复盘的成本。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了可实时调校的智能外呼机器人，开发/测试阶段和上线阶段，所述开发/测试阶段由开发/测试人员通过电话向外呼机器人发起对话，而外呼机器人的回复则通过文字展示于一个调试界面上，所述上线阶段是客户和外呼机器人全部交互都是通过电话完成。本发明降低了配置的难度，可达到边配置边测试的效果，同时还可以根据上线后的实际效果实时调整话本，降低人工复盘的成本。

技术研发人员：闫冰;秦垠峰;孙思明
受保护的技术使用者：北京智合大方科技有限公司
技术研发日：2018.10.09
技术公布日：2019.01.18